怎样防止呆板学习“误入邪路”？|社会科学报

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原标题：怎样防止呆板学习“误入邪路”？ | 社会科学报

比年来，深度学习算法推动人工智能实现了快速发展。以深度学习为底子的呆板学习可以让盘算机模仿或实现人类学习举动，从而不停改善自身性能，其应用正遍及人工智能的各个范畴，并在各行业得到发作式增长。 但呆板学习也面对着各种挑衅和风险。美国《哈佛贸易批评》杂志2021年1/2月刊发表欧洲工商管理学院（INSEAD）研究职员鲍里斯·巴比克（Boris Babic）、I. 格伦·科恩（I. Glenn Cohen）和西奥多·埃凡杰努（Theodoros Evgeniou）合著的文章 《当呆板学习误入邪路》（When Machine Learning Goes Off the Rail），对其大概带来的风险和应对方法举行了讨论。

原文 ：《当呆板学习误入邪路》

编译 |熊一舟

呆板学习失误的三大缘故原由

呆板学习与之前的数字技能的最大区别在于，它们可以或许独立做出越来越复杂的决定——好比生意业务哪些金融产物、车辆怎样应对停滞、诊断患者是否抱病——并不停顺应新数据。但这些算法并不总是顺遂运行。 它们并不总是做出合乎道德或正确的选择。这里有三个根本缘故原由。

此中一个缘故原由很简朴。算法做出了云云多的猜测，很大概有些猜测是错误的。堕落的大概性源于许多因素，包罗用于练习算法的数据的数目和质量，所选呆板学习方法的详细范例，体系是否只利用可表明的算法（意味着人类可以形貌它们怎样做出决定），这大概不答应体系实现最大的正确性。

其次，呆板学习操纵的情况自己大概会进化或差别于算法开辟时所面临的情况。固然这大概以多种方式发生，但最常见的两种是概念漂移和协变量漂移。

对于前者，体系利用的输入和输出之间的关系随着时间的推移并不稳固，大概大概被错误地指定。以股票生意业务的呆板学习算法为例，假如只利用低市场颠簸和高经济增长时期的数据举行练习，那么当经济进入阑珊或履历动荡时——好比在新冠疫情大盛行如许的危急期间——它大概体现不佳。随着市场的变革，投入和产出之间的关系——比方，公司的杠杆水平与其股票回报之间的关系——也大概发生变革。在贸易周期的差别阶段，名誉评分模子也大概出现雷同的毛病。在医学范畴，概念漂移的一个例子是，基于呆板学习的诊断体系利用皮肤图像作为检测皮肤癌的输入，但由于没有充实捕获到人的肤色（大概因种族或日晒而差别）与诊断决议之间的关系，无法做出精确的诊断。这些信息乃至在用于练习呆板学习模子的电子康健记载中都找不到。

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当利用过程中输入到算法中的数据与练习算法的数据差别时，就会发生协变量移位。纵然算法学习到的模式是稳固的，而且没有概念漂移，这种环境也会发生。比方，医疗装备公司可以使用大都会医院的数据开辟基于呆板学习的体系。但是，一旦该装备上市，农村地域医护职员输入该体系的医疗数据大概与开辟数据不太一样。都会医院的病人大概更会合于某些社会生齿群体，他们拥有在农村医院不常见的根本医疗条件。只有当装备在市场上比在测试时堕落更多时，这种差别才会被发现。思量到市场的多样性和它们变革的速率，猜测体系运行情况中会发生什么变得越来越具有挑衅性，而且没有多少数据可以或许捕获到实际天下中发生的全部渺小差异。

企业应对风险的详细方法

那么，应该怎样管理呆板学习现有和正在出现的风险呢？订定得当的流程，提出精确的题目，接纳精确的头脑框架，这些都是紧张的步调。

必要把呆板学习看作一个有生命的实体，而不是一种无生命的技能。以企业为例，由于对员工的认知测试无法展现他们在参加现有团队时的体现，实行室测试也无法猜测呆板学习体系在实际天下中的体现。高管们应该要责备面分析员工、客户或其他用户将怎样应用这些体系并对他们的决定作出反应。纵然羁系机构没有要求，企业也大概盼望对其基于呆板学习的新产物举行随机对照试验，以确保其在推出前的安全性、有用性和公平性。但他们也大概想要分析产物在现实市场中的体现，由于那边有各种范例的用户，看看产物的体现是否在他们之间有所差别。

别的，应用该技能的公司应该将这些算法做出的决议与在雷同环境下不利用它们做出的决议的质量举行比力。在大规模摆设产物之前，特殊是那些没有举行随机对照试验的产物，公司应该思量在有限的市场上测试它们，以便更好地相识它们在各种因素影响下的正确性和举动——比方，劈面对差别泉源的数据或情况变革时。

应该制定筹划，在呆板学习产物上市前对其举行认证。羁系机构的做法提供了一个很好的门路图。比方，2020年，美国食品药品监视管理局发表了一篇论文，提出了一种新的羁系框架，用于修改基于呆板学习的医疗装备软件。它提出了一种方法，可以让这类软件在包管患者安全的同时不停改进，包罗对开辟软件的公司或团队举行完备的评估，以确保该公司拥有杰出的构造文化，从而可以或许定期测试其呆板学习装备。

基于呆板学习的产物和服务以及它们所处的情况在不停发展，许多公司大概会发现它们的技能并没有像最初假想的那样发挥作用。因此，紧张的是，他们要探求方法来查抄这些技能是否在得当的范围内运行。其他行业的乐成履历可以作为模范。美国食品药品监视管理局倡议使用差别的数据泉源，如电子康健记载，来监控医疗产物的安全性，假如不及格，可以逼迫撤回这些产物。在很多方面，企业的监控步伐大概雷同于现在制造业、能源公司或网络安全范畴利用的防备性维护工具和流程。比方，这些公司大概会对人工智能举行所谓的对抗性攻击，就像那些通例测试IT体系防御强度的攻击一样。

研发和订定智能安全原则

依靠呆板学习的产物和服务——不停吸取新数据，并根据数据做出相应调解的盘算机步伐——并不总是能做出合乎道德或正确的选择。 因此，自主决议的产物和服务必要办理道德逆境——这一要求会带来额外的风险、羁系和产物开辟挑衅。学者们如今已经开始将这些挑衅界说为算法计划负责办理的题目。比方，特斯拉是应该按照功利主义的本钱—收益原则来计划汽车，照旧按照康德主义的原则来计划汽车？纵然答案是功利主义的，量化也是极其困难的：我们应该怎样对一辆车举行编程，让它来权衡三个老年人的生命更紧张，照旧一个中年人的生命更紧张？企业应该如安在诸如隐私、公平、正确性和安全性之间取得均衡？全部这些风险都可以制止吗？简直，偶然它们会造成投资丧失、有私见的雇佣，乃至车祸。随着这类产物在各个市场的激增，许多应用该技能的公司将面对新的庞大风险。

对此，企业必要创建本身的准则，包罗道德准则，来管理这些新的风险，就像谷歌和微软等公司已经做的那样。这些引导方针每每必要非常详细（比方，关于接纳何种关于“公平”的界说）才气有效，而且必须针对所涉风险举行调解。假如你利用呆板学习来做雇用决定，最好有一个简朴、公平和透明的模子。假如你利用呆板学习来猜测商品期货合约的代价，你大概就不太关心这些代价，而更关心呆板学习做出决定所答应的最大潜伏经济丧失。

荣幸的是，如今有许多机构已经到场到了开辟和实现的原则中。人们可以从经合构造等机构多年来的积极中学到许多东西。经合构造订定了首个当局间人工智能原则，并在2019年被很多国家接纳。经合构造原则促进了创新、可信和负责任、透明的人工智能，恭敬人权、法治和多样性，推动包涵性增长、可连续发展和人类福祉。他们还夸大了人工体系在整个生命周期中的康健性、安全性和连续风险管理。近来，经合构造推出的人工智能政策观察（The OECD AI Policy Observatory）平台对此提供了更多有效的资源，如对环球人工智能政策的综合汇编。

文章为社会科学报“头脑工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第1743期第7版，未经答应克制转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报态度。返回搜狐，检察更多

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